【源码】基于YOLOv8框架的电动车车牌识别系统

项目简介

随着电动车的广泛普及，交通管理与安全问题愈发突出。车牌识别技术能够提升交通管理的效率与准确性。本项目以改进的YOLOv8模型为基础，借助包含4325张图像、35个类别字符的电动车车牌数据集开展训练和测试。旨在充分发挥YOLOv8的优势，针对电动车的特征进行优化，从而实现高效的电动车车牌识别，为交通执法和智慧城市建设提供有力支持。

项目的主要特性和功能

1. 多模型适配：可适配YOLOV8的“目标检测”模型和“实例分割”模型，通过加载相应的权重（.pt）文件实现自适应加载。
2. 多种识别模式：支持“图片识别”“视频识别”“摄像头实时识别”三种模式，满足不同场景的使用需求。
3. 结果保存导出：三种识别模式的结果均可保存导出，避免手动导出时易出现的卡顿和爆内存问题，识别完成后自动将结果保存到tempDir。
4. 前端自定义：支持对Web前端系统中的标题、背景图等进行自定义修改。
5. 系统功能丰富：支持检测结果表格显示、手动调节置信度和IOU阈值、自定义加载权重文件、自动保存识别结果文件、以Excel格式导出检测结果数据等。

安装使用步骤

前提条件

假设用户已经下载了本项目的源码文件，且已安装Python环境。

具体步骤

1. 环境部署：参考全套项目环境部署视频教程和安装Python虚拟环境创建和依赖库安装视频教程，完成环境搭建和依赖库安装。
2. 数据集准备：项目使用“plate_dataset”数据集，确保数据集目录结构正确。
3. 模型训练：按照手把手YOLOV8训练视频教程，运行train.py进行模型训练。
4. 模型测试与评估：使用训练好的模型进行测试和评估，可参考代码中的相关函数和方法。
5. 系统使用：运行ui.py，通过Web前端界面选择相应的识别模式进行电动车车牌识别。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】